ScholarGate
Assistent
Machine learningMonte Carlo Methods

Longstaff-Schwartzi meetod

Longstaff-Schwartzi meetod (2001) on Monte Carlo algoritm Ameerika optsioonide ja Bermuda swaptionite hindamiseks, aproksimeerides optimaalset realiseerimispiirangut vähimruutude regressiooni abil. See on muutunud tööstusstandardiks sõltuvusrajaga tuletisinstrumendi hindamisel, mille jaoks analüütilised lahendused puuduvad.

Rakenda tööriistaga EconMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. Longstaff, F. A., & Schwartz, E. S. (2001). Valuing American options by simulation: A simple least-squares approach. Review of Financial Studies, 14(1), 113-147. DOI: 10.1093/rfs/14.1.113
  2. Clements, D. J., & Minca, A. (2008). A simulation approach to estimating near-optimal valuation functions for Bermudan options. Journal of Computational Finance, 12(2), 73-96. link

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 3). Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo. ScholarGate. https://scholargate.app/et/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti
ScholarGateLongstaff-Schwartz Method (Longstaff-Schwartz Least-Squares Monte Carlo). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/quantitative-finance/longstaff-schwartz-method · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026